Hive 不区分大小写, 而 Parquet 不是 Hive 认为所有 columns （列）都可以为空, 而 Parquet 中的可空性是 significant （重要）的....请注意，lowerBound 和 upperBound 仅用于决定分区的大小，而不是用于过滤表中的行。 因此，表中的所有行将被分区并返回。此选项仅适用于读操作。...createTableColumnTypes 使用数据库列数据类型而不是默认值，创建表时。...从 Spark 1.6 开始，LongType 强制转换为 TimestampType 期望是秒，而不是微秒。...无限精度的小数列不再支持，而不是 Spark SQL 最大精度为 38 。当从 BigDecimal 对象推断模式时，现在使用（38，18）。
模式匹配是许多函数编程语言的特征，允许从代数数据类型的潜在嵌套结构中提取值。在Catalyst中，语法树提供了一种转换方法，可以在树的所有节点上递归地应用模式匹配函数，将匹配到的节点转换为特定结果。...最后，规则条件及其本身可以包含任意的Scala代码。这使得Catalyst比优化器的域特定语言更强大，同时保持简洁的简单规则。 在经验中，对不变树的功能转换使得整个优化器非常容易推理和调试。...1，语法解析-Analysis SparkSql开始relation计算，既不是从一个SQL parser生成的抽象语法树，也不是从DataFrame对象。...Quasiquotes在编译时进行类型检查，以确保仅替换适当的AST或literals ，使其比字符串连接更可用，并且它们直接生成Scala AST，而不是在运行时运行Scala解析器。...Quasiquotes也适用于我们在原生Java对象上运行的目标：当访问这些对象的字段时，我们可以对所需字段进行代码生成直接访问，而不必将对象复制到Spark SQL Row中，并使用Row 存取方法。
这样做的好处是可以大大提高查询效率，因为只有涉及到特定日期的查询才需要扫描对应的目录，而不需要去扫描整个表。Spark的分区概念与Hive类似，但是有一些不同之处，我们将在后文中进行讨论。...在Hive中，数据存储在分区的目录下，而不是存储在表的目录下。这使得Hive可以快速访问需要的数据，而不必扫描整个表。...虽然，从表面上看，这种处理方法并不是最合适的，使用动态分区并将数据结果写入按照日期分区的Hive表中将产生多达上百万个文件。...因此，Coalesce仅适用于特定的情况，比如如下场景： 保证只写入一个Hive分区； 目标文件数少于你用于处理数据的Spark分区数； 有充足的缓存资源。...在后台，Scala将构造一个包含日期和随机因子的键，例如（,）。
更重要的是，由于脱胎自SchemaRDD，DataFrame天然适用于分布式大数据场景。 注意: DataFrame它不是Spark SQL提出来的，而是早期在R、Pandas语言就已经有了的。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？？？？...的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行； Dataset 是什么 Dataset是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换。...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。
请注意，每种模式适用于特定模型的查询。这将在 later 详细讨论。 为了说明这个模型的使用，我们来了解一下上面章节的 快速示例 。...例如，如果要每分钟获取 IoT devices （设备）生成的 events 数，则可能希望使用数据生成的时间（即数据中的 event-time ），而不是 Spark 接收到它们的时间。...应用程序应该使用 12:04 而不是 12:11 来更新 window 12:00 - 12:10 的较旧 counts 。...如果由于先前的处理尚未完成而导致触发时间错误，则系统将尝试在下一个触发点触发，而不是在处理完成后立即触发。...从 Spark 2.1 开始，这只适用于 Scala 和 Java 。
注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充 与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop...并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame...，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选select） show：将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的...、datediff求日期差等 这些函数数量较多，且与SQL中相应函数用法和语法几乎一致，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可。
计算姓名不重复的员工人数 empDF.select(countDistinct("deptno")).show() 1.4 approx_count_distinct 通常在使用大型数据集时，你可能关注的只是近似值而不是准确值...empDF.select(approx_count_distinct ("ename",0.1)).show() 1.5 first & last 获取 DataFrame 中指定列的第一个值或者最后一个值...empDF.select(first("ename"),last("job")).show() 1.6 min & max 获取 DataFrame 中指定列的最小值或者最大值。...计算两列的皮尔逊相关系数、样本协方差、总体协方差。...Scala 提供了两种自定义聚合函数的方法，分别如下： 有类型的自定义聚合函数，主要适用于 DataSet； 无类型的自定义聚合函数，主要适用于 DataFrame。
无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...而Pandas中则既有列名也有行索引；Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算，而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算，包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别...当然，本文不过多对二者的区别做以介绍，而仅枚举常用的提取特定列的方法。...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame
尽管RDD不是一个通用的共享内存抽象，但却具备了良好的描述能力、可伸缩性和可靠性，但却能够广泛适用于数据并行类应用。...相比之下，RDD则为基于工作集的应用提供了更为通用的抽象，用户可以对中间结果进行显式的命名和物化，控制其分区，还能执行用户选择的特定操作（而不是在运行时去循环执行一系列MapReduce步骤）。...Spark编程接口 Spark用Scala[5]语言实现了RDD的API。Scala是一种基于JVM的静态类型、函数式、面向对象的语言。...另外，函数名与Scala及其他函数式语言中的API匹配，例如map是一对一的映射，而flatMap是将每个输入映射为一个或多个输出（与MapReduce中的map类似）。...我们的目标是，面向批量分析应用的这类特定系统，提供一种高效的编程模型，而不是一些异步应用程序。 5.
然而，针对特定领域进行数据分析的函数扩展，Spark提供了更好地置放之处，那就是所谓的“UDF（User Defined Function）”。 UDF的引入极大地丰富了Spark SQL的表现力。...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...既然是UDF，它也得保持足够的特殊性，否则就完全与Scala函数泯然众人也。这一特殊性不在于函数的实现，而是思考函数的角度，需要将UDF的参数视为数据表的某个列。...例如上面len函数的参数bookTitle，虽然是一个普通的字符串，但当其代入到Spark SQL的语句中，实参`title`实际上是表中的一个列（可以是列的别名）。...倘若我们在调用这个UDAF函数时，分别传入了销量和销售日期两个列的话，则input(0)代表的就是销量，input(1)代表的就是销售日期。
但它们的缺陷在于没有解决数据分布式存储，数据仍然需要在主节点集中表示，分片后再传输给工作节点，不适用于大数据处理的场景。...SparkR RDD transformation操作应用的是R函数。 RDD是一组分布式存储的元素，而R是用list来表示一组元素的有序集合，因此SparkR将RDD整体上视为一个分布式的list。...list而不是iterator。...目前SparkR的DataFrame API已经比较完善，支持的创建DataFrame的方式有： 从R原生data.frame和list创建 从SparkR RDD创建 从特定的数据源(JSON和Parquet...图2 SparkR架构 R JVM后端 SparkR API运行在R解释器中，而Spark Core运行在JVM中，因此必须有一种机制能让SparkR API调用Spark Core的服务。
更重要的是，由于脱胎自SchemaRDD，DataFrame天然适用于分布式大数据场景。 注意: DataFrame它不是Spark SQL提出来的，而是早期在R、Pandas语言就已经有了的。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...如何构建Row对象：要么是传递value，要么传递Seq，官方实例代码： 方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？ ? 方式二：指定下标，知道类型 ?...的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行； Dataset 是什么 Dataset是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换。...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。
日期函数获取当前时间戳unix_timestamp()时间戳转成日期from_unixtime(CAST(timestamp AS INT),'yyyyMMdd')from_unixtime(CAST(...而 CONCAT 仅按顺序连接字符串，而不考虑分隔符。根据所需的输出格式，选择合适的函数以方便地连接字符串。 6. NVL()函数NVL()函数是空值判断函数，空值为NULL的空值。...因为ORDER BY子句对整个结果集进行全局排序，而不是对每个owner和primary_key组内的数据进行排序。...它对整个结果集进行排序，因此对于分组内部的局部排序不是很理想，尤其是当输入数据的分布和假设不同时。...需要注意的是，DISTRIBUTE BY和SORT BY是Hive中特定的子句，不适用于Presto或Spark SQL。
当我们使用 spark-shell 的时候, spark 会自动的创建一个叫做spark的SparkSession, 就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext ? 二....使用 DataFrame 进行编程 Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式. ...DataFrame的转换从本质上来说更具有关系, 而 DataSet API 提供了更加函数式的 API 2.1 创建 DataFrame With a SparkSession, applications...从 RDD 到 DataFrame 涉及到RDD, DataFrame, DataSet之间的操作时, 需要导入:import spark.implicits._ 这里的spark不是包名, 而是表示...从 DataFrame到RDD 直接调用DataFrame的rdd方法就完成了从转换. scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/
除了简单的列引用和表达式，Datasets 丰富的函数库还提供了包括字符串操作，日期操作，内容匹配操作等函数。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。...若设为 false，则会禁用分区列类型推断而直接设置为 String 类型。 自 Spark 1.6.0 起，分区发现只会发现指定路径下的分区。...使用这种方式将返回 DataFrame，并且 Spark SQL 可以轻易处理或与其他数据做 join 操作，所以我们应该优先使用这种方式而不是 JdbcRDD。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性
Spark。Spark 是 Scala 语言的计算类库，支持结构化数据文件，计算能力较强。...) 格式较不规则的行式 xls，可使用 xlsimport 函数读取，功能丰富而简洁。...更强的计算能力 SPL 有更丰富的日期和字符串函数、更方便的语法，能有效简化 SQL 和存储过程难以实现的复杂计算。 更丰富的日期和字符串函数。...除了常见的日期增减、截取字符串等函数，SPL 还提供了更丰富的日期和字符串函数，在数量和功能上远远超过了 SQL： 季度增减： elapse@q("2020-02-27",-3) //返回2019-05...-27 N 个工作日之后的日期： workday(date("2022-01-01"),25) //返回2022-02-04 字符串类函数，判断是否全为数字： isdigit("12345") //返回
mapPartitions：获取每个分区的迭代器，在函数中对整个迭代器的元素（即整个分区的元素）进行操作。 union：将两个RDD合并，合并后不进行去重操作，保留所有元素。...filter：对元素进行过滤，对每个元素应用函数，返回值为True的元素被保留。 sample：对RDD中的元素进行采样，获取所有元素的子集。...这种方法将产生一个稠密输出，所以不适用于稀疏输入。...VectorSlicer：从特征向量中输出一个新特征向量，该新特征向量为原特征向量的子集，在向量列中提取特征时很有用。 RFormula：选择由R模型公式指定的列。...用户可以一次调整整个Pipeline中的参数，而不是单独调整Pipeline中的每一个元素。MLlib支持CrossValidator和TrainValidationSplit两个模型选择工具。
cloudtrail.checkpoint/") .start() StreamingQuery将会连续运行，当新数据到达时并会对其进行转换 这里我们为StreamingQuery指定以下配置： 从时间戳列中导出日期...即使整个群集出现故障，也可以使用相同的检查点目录在新群集上重新启动查询，并进行恢复。更具体地说，在新集群上，Spark使用元数据来启动新查询，从而确保端到端一次性和数据一致性。...例如，Parquet和ORC等柱状格式使从列的子集中提取值变得更加容易。基于行的存储格式（如Avro）可有效地序列化和存储提供存储优势的数据。然而，这些优点通常以灵活性为代价。...但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。...例如，如果我们想要准确地获取某些其他系统或查询中断的位置，则可以利用此选项 3.2 Structured Streaming 对Kafka支持 从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串： #
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